Speaker A
Mam do ciebie pytanie: ile razy w ostatnim miesiącu logowałeś się do różnych systemów, pobierałeś dane do plików, otwierałeś Excela i próbowałeś to wszystko jakoś razem skleić w jeden sensowny raport? Raz?
Dowiedz się, dlaczego warto znać SQL i Google BigQuery, aby efektywnie analizować duże zbiory danych bez konieczności ręcznego łączenia raportów w Excelu.
Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.
Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.
Key Takeaways
- SQL i Google BigQuery znacznie usprawniają analizę dużych zbiorów danych.
- BigQuery jest skalowalnym narzędziem, które przewyższa możliwości Excela.
- Znajomość SQL nie jest konieczna do korzystania z BigQuery, można korzystać z AI do pisania zapytań.
- Właściciele firm powinni rozumieć potencjał tych narzędzi, by podejmować świadome decyzje.
- Specjaliści marketingu i analityki mogą zaoszczędzić czas i zwiększyć efektywność pracy.
What the video covers
- Wiele osób traci czas na ręczne pobieranie danych i łączenie ich w Excelu.
- Google BigQuery to narzędzie Google do przechowywania i analizy ogromnych zbiorów danych.
- BigQuery obsługuje miliony wierszy i setki źródeł danych, działając szybciej niż Excel.
- Dane w BigQuery analizujemy za pomocą języka SQL, który pozwala zadawać precyzyjne pytania.
- SQL to prosty język zapytań, który działa jak bibliotekarz pomagający znaleźć potrzebne informacje.
- Przykłady zapytań SQL pokazują, jak łatwo można wyciągać dane z tabel.
- Zaawansowane zapytania pozwalają łączyć dane z różnych źródeł, np. klientów, zamówień i kampanii marketingowych.
- Sztuczna inteligencja może pomóc w tworzeniu nawet skomplikowanych zapytań SQL bez wcześniejszej wiedzy.
- Znajomość tych narzędzi jest ważna zarówno dla właścicieli firm, jak i specjalistów marketingu i analityki.
- Kurs pokazuje, jak efektywnie korzystać z BigQuery i SQL, by oszczędzać czas i podejmować lepsze decyzje biznesowe.
Chapters
- 00:00Wprowadzenie: problem ręcznego łączenia danych
- 00:21Cel lekcji: zakończyć ręczne łączenie danych
- 00:37Czym jest Google BigQuery i jego przewaga nad Excelem
- 01:00Struktura danych w BigQuery i różnice względem Excela
- 01:38Wprowadzenie do języka SQL i jego rola
- 02:06Podstawowe zapytania SQL – przykłady i zastosowania
- 03:03Zaawansowane zapytania i łączenie danych z różnych źródeł
- 03:18Podsumowanie i korzyści z używania BigQuery i SQL
- 03:35Znaczenie znajomości narzędzi dla właścicieli i specjalistów
- 04:32Wsparcie sztucznej inteligencji w pisaniu zapytań SQL
Full Transcript — Download SRT & Markdown
Speaker A
Pięć razy? A może to jest już tak naturalny element twojej pracy, że w ogóle przestałeś to liczyć?
Speaker A
Jeżeli to brzmi znajomo, to ta lekcja jest właśnie o tym. O tym, żeby to skończyć.
Speaker A
SQL i Google BigQuery brzmią technicznie groźnie, ale zaraz zobaczysz, że wcale nie są. A przede wszystkim zobaczysz, dlaczego warto je znać, nawet jeżeli nie zamierzasz zostać programistą.
Speaker A
Google BigQuery to technologia stworzona przez Google do przechowywania, analizowania ogromnych zbiorów danych. Mówimy tu o skali, której Excel nawet nie osiąga.
Speaker A
Miliony wierszy, setki źródeł danych, wszystko dostępne w kilka sekund. Od 2017 roku każda firma może korzystać z tej samej technologii, której Google używa wewnętrznie do analizy danych wyszukiwarki, YouTube'a czy map.
Speaker A
W praktyce wygląda to znajomo: tabele z kolumnami, nagłówkami i wierszami, zupełnie jak w Excelu.
Speaker A
Z tą różnicą, że zamiast kilku tysięcy wierszy możesz mieć kilkadziesiąt milionów i system dalej działa sprawnie.
Speaker A
Tabele w Google BigQuery nie działają jak arkusz kalkulacyjny. Nie możemy tak po prostu wpisać tam danych, zaznaczyć komórki czy wpisać funkcji.
Speaker A
Z taką bazą danych komunikujemy się za pomocą języka SQL, czyli Structured Query Language. Wyobraź sobie, że masz ogromną bibliotekę pełną książek, to nasze dane, ale nie masz pojęcia, gdzie co leży. SQL w takim wypadku pełni rolę bibliotekarza, kogoś, kto pomoże ci znaleźć dokładnie
Speaker A
te informacje, których potrzebujesz. W praktyce to po prostu sposób na zadawanie pytań twoim danym.
Speaker A
Na przykład: "Pokaż mi wszystkich klientów, którzy kupili w zeszłym miesiącu." "Znajdź produkty, które sprzedają się najlepiej w weekendy." "Sprawdź kampanie, które przyniosły najwięcej konwersji." Dzięki SQL nie musisz przeglądać tych danych ręcznie. Wystarczy, że napiszesz jedno zapytanie, a odpowiedź dostaniesz natychmiast.
Speaker A
Tworząc zapytania do bazy, używamy konkretnych poleceń, na przykład SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY czy ORDER BY.
Speaker A
Spójrz na prosty przykład. Załóżmy, że chcesz sprawdzić sprzedaż z ostatniego miesiąca. W SQL napisałbyś coś takiego: SELECT * FROM orders WHERE date, tu podajemy datę, od kiedy do kiedy. Albo jeżeli potrzebujesz imion i adresów e-mail klientów, to w tym przypadku:
Speaker A
SELECT name, e-mail FROM customers. Widzisz? To jak układanie klocków. Mówisz bazie: "Wybierz wszystkie zamówienia ze stycznia 2024 r." Proste.
Speaker A
Dwie ważne uwagi. Po pierwsze, po wykonaniu zapytania otrzymujesz informację zwrotną, zawsze w postaci tabeli, którą możesz zapisać lub wyeksportować do innych narzędzi, na przykład Data Studio, Google Sheets czy Excel przez plik CSV. Po drugie, to co pokazałem, to bardzo, bardzo prosty przykład zapytania.
Speaker A
Mogą być jednak zapytania dużo bardziej złożone, na przykład gdy chcesz połączyć dane o klientach z ich zamówieniami i kampaniami marketingowymi.
Speaker A
Ale spokojnie. Właśnie tutaj wkracza sztuczna inteligencja, która pomoże ci tworzyć nawet najbardziej skomplikowane zapytania.
Speaker A
Podsumowując, Google BigQuery to miejsce na twoje tabele z danymi, z których możemy wyciągnąć informacje za pomocą zapytań SQL.
Speaker A
Wyobraź sobie taką sytuację: prowadzisz sklep internetowy, wydajesz pieniądze na Google Ads, na Meta, na afiliacje i chcesz wiedzieć, które kampanie przynoszą najbardziej wartościowych klientów.
Speaker A
Nie tych, którzy kupują raz za 50 złotych, ale tych, którzy wracają i wydają tysiące.
Speaker A
Żeby odpowiedzieć na to pytanie, musisz połączyć dane z systemów reklamowych, dane o transakcjach ze sklepu i historię zakupów klientów.
Speaker A
W Excelu są to godziny pracy, ryzyko błędu i raport, który opisuje przeszłość sprzed tygodnia.
Speaker A
BigQuery z SQL to jedno zapytanie. Kilka sekund i masz odpowiedź. Jeżeli jesteś właścicielem firmy, nie musisz znać SQL-a na pamięć.
Speaker A
Ale musisz rozumieć, co te narzędzia dają i dlaczego warto je mieć w swojej firmie.
Speaker A
Bo to ty decydujesz i ty podejmujesz decyzję, w co należy zainwestować i kogo zatrudnić.
Speaker A
Ale nie możesz dobrze zdecydować o czymś, czego nie rozumiesz. Z kolei, jeżeli jesteś specjalistą w marketingu lub analityce, tu sprawa jest prostsza: jeżeli nadal ręcznie pobierasz dane i sklejasz je w Excelu, tracisz czas, który mógłbyś spędzić na rzeczach,
Speaker A
które faktycznie wpływają na wynik. SQL i BigQuery to narzędzia, które zwracają ci ten czas.
Speaker A
I jeszcze jedno, nie musisz robić tego wszystkiego sam. Pokażę ci w kursie, jak sztuczna inteligencja pomoże ci pisać zapytania SQL, nawet jeżeli nigdy wcześniej tego nie robiłeś. To prostsze niż myślisz. To co?
Speaker A
Do zobaczenia w kolejnej lekcji.
Topics:SQLGoogle BigQueryanaliza danychraportowaniesztuczna inteligencjamarketinganalitykaExcelkurs SQLautomatyzacja danych
